MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2911350551 · doi:10.1109/hpcc/smartcity/dss.2018.00091

Cluster-Based Cache Placement in 5G Network

2018· article· en· W2911350551 sur OpenAlexaff
Shadi Sadeghpour, Muhammad Jaseemuddin, Saleh Kharbish

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCaching and Content Delivery
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCacheBackhaul (telecommunications)Cache algorithmsComputer networkBottleneckParallel computingDistributed computingCPU cacheBase station

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present a cache placement scheme to deal with bandwidth constraint of backhaul links in 5G Small Cell wireless network. We formulated the cache placement problem as graph matching problem and presented an optimal file-helper matching algorithm based on Gale-Shapley optimal matching criterion. We define stability criterion for the matching and found our matching solution stable in the sense that every helper finds at least one file to cache given no file exceed minimum cache size. We derived file-helper based on our framework that employs users' connectivity and their social interaction pattern. Our approach is to perform unique placement of a file within a cluster of helpers to increase the number of files cached within a cluster. We showed through simulation that our algorithm increases the number of file requests served by either a local helper or a helper within the cluster that significantly reduces bottleneck backhaul traffic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCaching and Content DeliveryTravaux en français237 207